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私人AI：企业情报的下一个前沿
人工智能采用以空前的速度加速。根据Altindex进行的研究，到今年年底，全球AI用户的数量预计将增加20％，达到3.78亿。尽管这种增长令人兴奋，但它还表明了企业必须考虑AI的关键转变，尤其是[…]私人AI：企业情报的下一个前沿，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI人工智能采用以空前的速度加速。根据Altindex进行的研究，到今年年底，全球AI用户的数量预计将增加20％，达到3.78亿。尽管这种增长令人兴奋，但它也表明了企业必须考虑AI的关键转变，尤其是与其最有价值的资产：数据有关。
AltIndex进行的研究在AI种族的早期阶段，成功通常是由谁拥有最先进或最先进的模型来衡量的。但是今天，谈话正在发展。随着企业AI的成熟，很明显数据而不是模型是真正的区别。模型越来越商品化，开源的进步和预先培训的大语言模型（LLMS）越来越多地可供所有人使用。现在，将领导组织与众不同的是他们能够安全，有效，负责任地利用自己的专有数据的能力。
这是压力开始的地方。企业面临着强烈的需求，要求通过AI快速创新，同时保持严格控制敏感信息。在数据隐私至关重要的医疗保健，金融和政府等部门中，敏捷性和安全性之间的张力比以往任何时候都更加明显。
为了弥合这一差距，新的范式正在出现：私人AI。私人AI为组织提供了对这一挑战的战略回应。它为数据带来了AI，而不是强迫数据转移到AI模型。这是一个有力的思维转变，它使得可以安全地运行AI工作负载，而无需暴露或重新定位敏感数据。对于寻求创新和诚信的企业来说，这可能是向前迈进的最重要的一步。
当今AI生态系统中的数据挑战
传统的AI方法通常需要将大量数据移动到集中式平台进行培训，推理和分析。但是此过程引入了多个问题：
延迟： 合规风险： 数据丢失和重复： 管道脆弱性： 零售：